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对于知网检测系统怎样的参考文献格式才是标准的呢？有明显的“参考文献”标记，参考文献4个字独占一行，下面是各个参考文献条目；每个参考文献有明显的标号，标号可以是以下任意一种：【Num】、[Num]、(Num)；标号可以是Word自动生成也可以手工书写；标号内不要添加标点符号，例如：不要[Num.]或(Num、)等；每个参考文献中最好有时间休息或者URL或《》书目信息；一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符（即顺其自然，满行后会自动换行，请勿人为！）参考文献：关于知网查重的技巧——知网如何识别参考文献不会标红
知网首页输入关键词检索，在检索页勾选需要导出参考文献的文章，点击“导出与分析”可选择APA格式
转下页，点击“复制粘贴到剪切板”
在文献详情页也可点击引用标识，弹出参考文献框，可复制粘贴
学位论文提交吗？按学校要求做就可以了，这个问题不需要你担心。文章的参考文献最后是单独处理的，你用了WORD提供的尾注或者脚注功能反而会造成识别误差。
目前图书引用参考文献主要可以从中国知网或者百度学术引用查询！
第一种 中国知网
登陆知网后，输入你的参考文献，并且在左侧框框里勾选，勾选后点击“导出/参考文献按钮”，即可参考生成的参考文献：继续录入你需要的参考文献，最后批量导出，导出格式有word、text、pdf：
第二种 百度学术遇到外国文献后，中国知网就难以生成参考文献了，这个时候可以使用百度学术来帮忙进入相关文献百度学术页面，点击引用，最上面一栏即为引用内容。当然，百度学术也可以使用批量引用，记得注册登录！
参考文献的要求（随便截取一家高校的要求）
（1）数量要求：参考文献只选择最主要的列入，应不低于8篇。外语论文的参考文献中,外文文献不得少于5篇。文献序号按文中出现先后顺序编排，推荐使用尾注形式自动编排。正文中应按顺序在引用参考文献处的文字右上角用[]标明，[]中序号应与“参考文献”中序号一致。
（2）文献种类：参考文献的引用，可以是著作[M]、期刊[J]、专利文献[P]、学位论文[D]、报纸[N ]、论文集[C]等，不得引用未公开发表的资料。
（3）文献著录格式及示例。参考文献用宋体小四号字，行距1.5 。
知网查询英文文献的方法
1、首先打开知网，找到检索框后面的高级检索，如图所示。
2、进入高级检索后，点击“旧版”，进入旧版界面，查询更加方便。如图所示。
3、进入旧版界面后，再次从右侧找到“高级检索”功能，如图所示。
4、在高级检索界面中输入检索条件，然后点击右下角的“检索”，如图所示。
5、检索后，在检索结果中找到右上方的“外文文献”按钮，点击切换成外文文献，如图所示。
6、之后，就可以筛选出检索结果中的外文文献，其中即可找到英文文献，如图所示。
知网首页输入关键词检索，在检索页勾选需要导出参考文献的文章，点击“导出与分析”可选择APA格式
转下页，点击“复制粘贴到剪切板”
在文献详情页也可点击引用标识，弹出参考文献框，可复制粘贴
论文的参考文献查找推荐：
1、 知网这没什么好说的，基本上应该都知道吧~作为权威文献来源的核心代表，大多数高校都与中国知网有合作。目前中国知网已经发展成为 期刊杂志，博士论文，硕士论文，会议论文，报纸，工具书，年鉴，专利，标准，国学，海外文献为一体的，具有国际领先水平的网络出版平台。中心网站的日更新文献量达5万篇以上。
在学校，可免费下载文献，校外是需要收费的。（实际上如果没有账号，某宝也是有知网账号出售的，很便宜哒 ，）知网数据库 网址：
可以通过关键词、篇名、作者等搜索所需文献。知网是有文献发表年度筛选功能的~
2、 万方数据整合数亿调全球优质学术资源，集成期刊、学位、会议、科技报告、专利、视频等十余种资源类型，覆盖范围较广。很适合本科生的哦~
网址：
3.万方医学网：收录了超过1000万篇医学类文献，医学护理专业同学可参考
网址：
目前图书引用参考文献主要可以从中国知网或者百度学术引用查询！
第一种 中国知网
登陆知网后，输入你的参考文献，并且在左侧框框里勾选，勾选后点击“导出/参考文献按钮”，即可参考生成的参考文献：继续录入你需要的参考文献，最后批量导出，导出格式有word、text、pdf：
第二种 百度学术遇到外国文献后，中国知网就难以生成参考文献了，这个时候可以使用百度学术来帮忙进入相关文献百度学术页面，点击引用，最上面一栏即为引用内容。当然，百度学术也可以使用批量引用，记得注册登录！
参考文献的要求（随便截取一家高校的要求）
（1）数量要求：参考文献只选择最主要的列入，应不低于8篇。外语论文的参考文献中,外文文献不得少于5篇。文献序号按文中出现先后顺序编排，推荐使用尾注形式自动编排。正文中应按顺序在引用参考文献处的文字右上角用[]标明，[]中序号应与“参考文献”中序号一致。
（2）文献种类：参考文献的引用，可以是著作[M]、期刊[J]、专利文献[P]、学位论文[D]、报纸[N ]、论文集[C]等，不得引用未公开发表的资料。
（3）文献著录格式及示例。参考文献用宋体小四号字，行距1.5 。
论文作者对其他论文进行引用，引用格式正确，一般会被知网论文查重软件自动识别为引用部分，以绿色字体标注，在去除引用文献部分的重复率会有所体现。
作者可以适当在论文部分章节中对其他作者的论文或者专著等进行部分引用，但忌全文引用或引用部分过多，若引用不当或者格式有误等，会影响知网论文的查重率。
对于参考文献，知网查重时只会在意格式是否正确，不正确的格式引用，是一定会被当做重复。一定要确保格式的正确性。
扩展资料：
对于可引用可不引用的部分可以理解他人原意之后运用自己的方式将其表达出来。应当在知网论文查重之前提前了解本校或者杂志社对知网论文查重报告的要求，即，是否采纳去除引用文献部分的重复率。
引用部分被标红通常是由于论文作者对某文章部分的片段甚至是句子引用，根据知网查重判定规则，只要连续十三字以上重复即被判定为重复，因而，引用过程中应当尽量避免过度的引用。
参考资料：学术不端网-引用的文字内容知网查重能查出来吗
查询自己的论文被引用的方法如下:
在知网中搜到你的论文，在“被引”那一栏会有你这篇论文的被引数，点击进去你就知道你的这篇论文被谁引用了。
论文的要求：
1.题名规范：题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。
2.命题方式。
3.撰写英文题名的注意事项:
①英文题名以短语为主要形式，尤以名词短语最常见，即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和(或)后置定语构成;短语型题名要确定好中心词，再进行前后修饰。各个词的顺序很重要，词序不当，会导致表达不准。
②一般不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名，因为疑问句有探讨性语气，易引起读者兴趣。
③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，符悼拜但不等于说词语要一一对应。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。
《萌芽》小说 小说家族 刊登万字左右的短篇小说为主，反映青年人的生活风貌。爱情、校园、社会、成长等。有青春气息，有完整情节。文字流畅好读。偶尔也采用出色的小中篇。类型小说：如武侠、幻想、悬疑、成人童话等形式，也属本栏目内容。 散文 校园清泉 校园清纯故事，明快而温馨。 校园江湖 边缘和非主流，另类和反叛，有生动的事件和个性张扬的人物。 青春心事 青春期免不了的心事，或明丽，或忧伤，或隐晦，浸润在一个个小情节和生活细节中，不是空泛的倾诉，而是具体入微的描述。 青春物语 青春故事。与小说的区别在于并不着力于故事的曲折与文字的铺陈，要求更小的叙述视角以及更为精短的篇幅。情感真切。 成长记录 成长过程中最难忘珍贵，富有启迪性的场景，应该是这个栏目中最需要的内容。 第一类接触 游历文字。避免表面化，要有深入的描述。 异域传真 来自异域的第一手资料，与青春、成长有密切的关联。 虚构之刀 想象在此可自由飞翔，可变形，可荒诞。但故事的构建和形式的表达需有一定的新锐性，实验性。 我说我在 议论和叙事相兼，或以议论为主。观点鲜明犀利，事例准确有力。忌空泛，杂乱，似是而非。 咖啡吧 有点小资，有点情调，可供咀嚼，回味悠长的心情故事。 幽默小站 漫画或文字，风趣恢谐，轻松快乐，令人一笑。 纪实 纪实风 本栏目主要由本刊编辑特别策划、采写或约稿。也欢迎作者主动投稿。稿件包括两种形式。1．完整的纪实作品。2．提供素材或采访线索。稿件要求话题性、真实性。纪实作品既可以是全景式的描述，也可以小角度的开掘。社会现象，校园内外，人生百态，历史钩沉，时尚前沿，重大事件，凡人小事，题材无边界。文字叙述生动，畅达，平实，有表现力。拒绝太过华丽和文艺腔。若是素材提供需具备请专人采写的可操作性。 长篇 优秀的长篇小说用于本刊的 “小说连载”栏目，以及《萌芽书系》的出版。 二、投稿方式 1．纸张稿邮局投寄： 邮寄地址：上海市巨鹿路675号萌芽杂志社，邮编200040。请在信封上标明稿件体裁（小说、散文、纪实、长篇四类选其一）以及所投栏目。 2．网上投稿： 投稿邮箱： 。请务必在邮件主题一栏里标明稿件体裁（小说、散文、纪实、长篇四类选其一），以便于系统自动识别分类。并请在正文部分标明所投栏目。 3．因为投稿邮箱存在难以预料的不稳定性，因此如果一旦遇有网上投稿障碍，还请作者及时以纸张稿邮局投寄。 三、要约 本刊向投稿者要约如下： 1．自投稿稿件自发出之日（以邮戳和电子邮件发送日为准）起，三月内未收到本杂志采用通知，可转投其他媒体。 2．凡在本刊发表的作品，本刊享有两年专有出版权。在此期间内，任何媒体、出版物，如需转载、摘编本刊发表的作品，均须同时获得本刊授权。 3．投稿者若抄袭、模仿他人作品等侵犯他人知识产权的；或者稿件内容侵犯他人名誉权、隐私权、人格权的，由投稿者承担相应法律责任，自负文责。 4．本刊一律不退稿，请自留底稿。切勿一稿二投。稿件发表后，本刊即寄样刊和稿酬。 5．凡在本刊发表的作品，视为投稿者已经授权本刊结集出版，本刊享有相应的汇编权。投稿者的作品由本刊汇编成书出版后，将按照著作权法规定的汇编作品稿酬标准一次性支付稿费。 6．凡向本刊投稿者，除附有书面特别声明外，均视为投稿者承诺本刊上述各项要约
1. 知识窗小知识 知识窗小知识 1.知识窗的详细资料 刊 名：知识窗 刊 期：月刊 主办单位：江西科学技术出版社编辑出版：《知识窗》杂志社 主 编：袁冬萍 责任编辑：程 景 张 蕙 范春龙 羽 化 地 址：南昌市蓼洲街2号附1号 江西科技出版大厦 邮政编码：330009 国际刊号：ISSN1006-2432 国内刊号：CN36-1072/GO 邮发代号：44-10 国外代号：M1133 定 价：3.50元 2.生活小常识大全 日常生活健康小常识大全——生活小常识小窍门。不能不看的生活小常识，生活小常识小处着眼，受益无穷，生活中的小事情往往能带给我们意想不到的效果。非常有用的425个生活小常识，相信每个人都能有用。 1 、巧用牙膏：若有小面积皮肤损伤或烧伤、烫伤，抹上少许牙膏，可立即止血止痛，也可防止感染，疗效颇佳。 2 、巧除纱窗油腻：可将洗衣粉、吸烟剩下的烟头一起放在水里，待溶解后，拿来擦玻璃窗、纱窗，效果均不错。 3 、将虾仁放入碗内，加一点精盐、食用碱粉，用手抓搓一会儿后用清水浸泡，然后再用清水洗净，这样能使炒出的虾仁透明如水晶，爽嫩可口 4 、和饺子面的窍门：在1斤面粉里掺入6个蛋清，使面里蛋白质增加，包的饺子下锅后蛋白质会很快凝固收缩，饺子起锅后收水快，不易粘连 5 、将残茶叶浸入水中数天后，浇在植物根部，可促进植物生长；把残茶叶晒干，放到厕所或沟渠里燃熏，可消除恶臭，具有驱除蚊蝇的功能。 3.做一个“知识窗”的小报.两百字左右的作文. 中国一个具有悠久历史的古老国度，从秦时的统一到汉时的昌盛，从四大发明到祖冲之的圆周率，国家腐败无能，人民民不聊生，帝国主义列强趁机侵入我国.国家，眼看就要被瓜分，民族，眼看就要被灭亡.危难之中，由谁来拯救中华民族？又由谁来驱逐侵略者？是 *** 她率领着我们的祖辈，与敌人浴血奋战，赶跑了侵略者和 *** ，创立了中华人民共和国.接着， *** 又带领着我们的父辈，艰苦奋斗，建立了小康社会，使原本贫穷落后的中国变成了现在这综合国力日益增强的新面貌. 现在，建设中国这历史的重任即将落在我们——新世纪的主人手中.在建设新中国，创建美好未来的过程中，我们需要点什么呢？不是那种崇洋 *** ，不思进取的腐旧思想，而是那种勤奋学习，勇于创新的优秀品质.因为只有知识才能改变过去，只有知识才能使我们的祖国变得更加美好. 想想我们的邻国日本，在第二次世界大战中之后，负债累累，一片残破的景象.可日本人并未因此而丧气，大力发展教育，提倡创新精神.结果在战后短短的几十年里，日本发展成了一个世界上数一数二的经济强国，其变化的速度确实令人惊叹不已. 小小的一个日本国尚且如此，有着茫茫五千年历史的中国又会能落后呢？中国幅员辽阔，地大物博.唯一缺少的，便是知识和首创精神.殊不知，这两样东西，就是富民强国最好的武器呀！只有掌握了它们，才能继承我们先辈的传统，只有掌握了它们，才能推动祖国的大车向前奔驰. 新世纪的主人将是我们，新中国的未来将有我们来建设，我们将用知识和创新，驾驭着祖国大车朝着建设一个富强，民主，文明的社会主义现代化强国的目标而前进，我们将向世界宣称：“中国的大车，将有我们来拉！”。 4.《语文小知识》窗刊怎么做 语文小知识 ①表示“注意力高度集中”的成语： 聚精会神、全神贯注、专心致志、目不转睛。 ②说明“谦虚”的名言： 满招损，谦受益。——《书.大禹漠》 谦逊基于力量，高傲基于无能。——[德]尼兹 谦让是身体的良心。——[法]巴尔扎克 你愈是少说你的伟大，我将愈想到你的伟大。——[英]培根 ③描写“积累”的谚语： 千条小河成大江； 急火不如慢太阳； 聚尘土而泰山； 燕子衔泥垒大窝。 ④描写“春光”的古诗： 杜甫的《江畔独步寻花》 叶绍翁的《游园不值》 贺之章的《咏柳》 杨万里的《宿新市徐公店》 描写“离别”的古诗： 李白的《黄鹤楼送孟浩然之广陵》 李白的《赠汪伦》 5.一些生活常识 生活小常识日常生活小常识1、洗衣服领口：在领口上撒一些盐末，轻轻揉搓，用水漂去盐分即可。 因为人的汗液中含蛋白质，不能在水中溶解，而在食盐中就能很快溶解。 2、使牙刷耐用：把新买来的牙刷，浸在热盐水里半小时左右取出，可使牙刷经久耐用。 3、蛋清粘和小瓷器、玻璃品：小瓷器和玻璃品如断了，可用蛋清涂满两个断裂面，合缝后揩去四周多余蛋清，经过半小时 ，断裂部分就可完全粘和。放置一、两天后，即使受到较大的外力碰擦，粘和处也不会断裂。 4、壶、杯、盅等瓷器如积有茶垢、油渍、水渍之类，可用渣掉汁的柠檬皮，以一碗温水浸泡，放置4、5小时，就可除去。用醋和盐混合来洗也可以洗的很干净。 食物1、煎鱼不沾锅：将锅洗净，擦干后烧热，然后放油，再把锅转一转，使锅内四处都有油。煎鱼时就不会沾锅。 2、省油炸馒头：先准备好一碗凉水，馒头切片，炸时把馒头片用水浸透后，立即放入锅里炸，这样炸出来的馒头颜色金黄、外黄里嫩、好吃又省油。 3、鉴别罐头食品的好坏制造罐头经过蒸煮，罐内食品中的水变成蒸汽，封罐冷却后蒸汽又凝结成水，罐内空气变稀薄，外面的大气就将罐头顶部压瘪一些，所以，好罐头 的顶部不是平的，而是稍凹的如果罐内食品变质产生了气体，顶端就会凸出来。 4、旧照片变新：照片旧或脏了，用棉花蘸点酒精擦擦就会和全新的一样。 5、眼镜防雾：天冷时眼镜片遇热容易发雾气，使人看不请东西。 可用半干的肥皂土擦 镜片两面，然后抹匀拭亮。用此法，即使到浴室里洗澡，镜片也不会有雾气。 纠缠一起的项链如何快速解开*** 可先洒一点爽身粉，在着手解开。链子因爽身粉而变得滑润，所以不管缠的多紧也能 轻松分开。 ***防止洗澡水变凉的方法*** 冬天泡澡时，水很容易变凉，可以再浴缸中加上一点盐。盐有暂时堵塞汗线的作 用，体热就不会散发出去了。 ***如何消除盘子的裂痕*** 可以把盘子放进锅子里倒入牛奶，加热四至五分钟，牛奶沸腾后就可熄火取出盘 子，裂痕就会几乎消失不见了。 ***饼乾的防潮法*** 将饼乾装罐时，同时放进一块方糖。 由於方糖会吸收罐中的湿气，所以就能保持饼乾 的香脆可口的状态了。 ***预防煮面食汤溢出来的方法*** 水煮的时候，再汤里加上一迟奶油或一点点沙拉油。 同时要保持汤的沸腾，不可向煮 [url=javascript：；]其他[/url]面类时一般加冷水。 ***如何去除指头上的烟垢*** 最有效的方法适用柠檬汁擦洗，起初效果并不显着，但是经过耐心的擦拭之后，颜色 就会渐渐退了。 若依然无效的话，可在柠檬汁里加上一点双氧水，效果就出来了。 ***使缩小的毛衣恢复原状的方法*** 在脸盆里注入温水，滴进少量的家庭用阿摩尼亚水，然后将毛衣浸入，留在毛线上的 皂成份就会溶化。 以两手同时轻轻拉长缩小的部分，然后冲水晾乾。再半乾之时，先 用手拉开，整出原形，用熨斗烫一烫，就可恢复原来的尺寸。 ***如何去除地毯上的家俱置痕*** 消除地毯上常见的凹陷痕迹，试用争气熨斗再凹处喷一些蒸气，或将湿毛巾铺在凹陷 的地方，然后用熨斗烫。再以硬毛的牙刷挑起凹处的毛，在轻轻刷顺即可。 ***加了酵素的洗衣剂不可用热水*** 含酵素的洗衣剂对身体产生的蛋白质污垢最有效，但蛋白质遇热就会变质，而紧贴在 布上面。虽是酵素洗衣剂也无可奈何。 所以水温还是以三○至六○度为上限。 6.《知识窗》杂志怎么样 《知识窗》杂志1979-01-01年创刊，是一份综合类益智休闲期刊。全国期刊知名品牌，先后获得新闻出版总署颁发的双效期刊奖、江西省优秀期刊奖和华东地区优秀期刊奖等殊荣。是一本以学校图书馆、阅览室、个人订阅，大中院校学生、老师的益智读物。 “家有读书郎，勿忘《知识窗》！”《知识窗》倾心为成长期的年轻读者提供考场的知识、素养的知识、成长的知识、心理的知识、做人处世的知识，每期以密集的知识点帮助读者应对“纸上小考”和“人生大考”，为他们的升学和人生进步助力加分！本刊是当代青少年值得一品的“智慧营养餐”，更是一座供一家三代同读共享的小型“知识馆”。 知识窗收录情况/影响因子 国家新闻出版总署收录 龙源期刊网收录 知识窗栏目设置 主要栏目：历史、逸闻、文化、军事、万象、名人、亲历、综艺、商海、职场、感悟、案例、前沿、自然、动物、谜踪。 知识窗编辑部/杂志社投稿须知 一、主题明确、文字精炼、资料详实，一般不超过3500字。 二、本刊只收电子文稿。 三、文章务必注明作者姓名、单位名称、邮政编码、通信地址、电话、手机。 四、3000字以上的文章需提供摘要、关键词、注释和参考文献。 1.摘要：100字左右。 2.关键词：3~6个。 3.注释和参考文献。一律放在文后，不作页注和文内夹注。 五、不得抄袭，文责自负。本刊对稿件有删改权，不同意者必须来函说明。 六、稿件通过审核后将电话、邮件或qq通知作者，从稿件投往本刊之日起，1个月后未获通知，可另行处理。 史编辑： 办公室 投稿信箱：m@163 QQ 2723926472
榕树下 挺好的～
《知识窗》杂志1979-01-01年创刊，是一份综合类益智休闲期刊。全国期刊知名品牌，先后获得新闻出版总署颁发的双效期刊奖、江西省优秀期刊奖和华东地区优秀期刊奖等殊荣。是一本以学校图书馆、阅览室、个人订阅，大中院校学生、老师的益智读物。 “家有读书郎，勿忘《知识窗》！”《知识窗》倾心为成长期的年轻读者提供考场的知识、素养的知识、成长的知识、心理的知识、做人处世的知识，每期以密集的知识点帮助读者应对“纸上小考”和“人生大考”，为他们的升学和人生进步助力加分！本刊是当代青少年值得一品的“智慧营养餐”，更是一座供一家三代同读共享的小型“知识馆”。 知识窗收录情况 / 影响因子 国家新闻出版总署收录 龙源期刊网收录 知识窗栏目设置 主要栏目：历史、逸闻、文化、军事、万象、名人、亲历、综艺、商海、职场、感悟、案例、前沿、自然、动物、谜踪。 知识窗编辑部 / 杂志社投稿须知 一、主题明确、文字精炼、资料详实，一般不超过3500字。 二、本刊只收电子文稿。 三、文章务必注明作者姓名、单位名称、邮政编码、通信地址、电话、手机。 四、3000字以上的文章需提供摘要、关键词、注释和参考文献。 1.摘要：100字左右。 2.关键词：3~6个。 3.注释和参考文献。一律放在文后，不作页注和文内夹注。 五、不得抄袭，文责自负。本刊对稿件有删改权，不同意者必须来函说明。 六、稿件通过审核后将电话、邮件或qq通知作者，从稿件投往本刊之日起，1个月后未获通知，可另行处理。 史编辑： 办公室 投稿信箱： QQ 2723926472
人体姿态识别的过程中我们首先需要进行关键点检测，我们需要生成高分辨率的heatmap，但是传统的特征提取网络如VGG网络会将我们的feature map分辨率降 的很低，损失了空间结构。我们知道VGG的结构是穿行结构，使用HRNet则是将VGG的穿行结构改变成了并行结构，将不同分辨率的feature map进行并联，下面我们看下HRNet系列吧。 应用领域： 人体姿态检测 方法：只选择高分辨率特征图 应用领域：人脸关键点检测 方法：利用所有分辨率的特征图,对低分辨率特征图上采样后与高分辨率特征图拼接，经过1*1卷积，softmax层生成分割预测图 应用领域：图像分类 方法：HRNet-Wx-C:4张不同分辨率特征图经过bottleneck层，通道数翻倍后，从高分辨率图依次经过strided convolution与低分辨率图进行元素加操作，在经过1*1卷积使通道翻倍(1024->2048)，全局平均池化后送入分类器。 应用领域：目标检测 方法：HRNetV2p:将HRNetV2拼接后的特征图经过不同尺度的平均池化操作产生不同级别的特征表示，经过1*1的卷积后形成特征金字塔 参考： [1] 关于HRNet的简介 [2] [论文阅读]HRNetV1,HRNetV2,HRNetV2p
摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 3.1 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 3.2 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., pp.1297,1304, 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流